Økonomisk støtte og teknologi; to grunnleggende punkter for utviklingen av våre landbruksprodusenter, men i hvilken grad de bør komme og hvilke indikatorer som lar meg definere; graden av ressurser og kapasiteten til nye teknologier, avhengig av forutsetningen. Effektiv styring av ressurser i landbruksproduksjon. Denne forskningen utvikler seks sigma-teorien, som et styringsinstrument basert på parametere som lar oss ha en referanse for optimal bruk og styring av ressurser, samt å projisere en rekke forbedringer; Studieområdet tilsvarer Amatlán de los Reyes kommune, Veracruz, som referansegårder på 10 til 5 hektar med manuell avskjæring og belastning av høsttypen.
De statistiske parametrene som ble beregnet var gjennomsnittet og standardavviket for populasjonen, variasjonen ble beskrevet ved hjelp av et Pareto-diagram, og antall standardavvik på hver side av normalkurven ble beregnet for å analysere forskyvningen av kurven. I følge Cpk-nivåer ble det foretatt en beregning av området under normalkurven, med tanke på at det var tilstrekkelig å reise kurven et område på 1% i gjennomsnitt, analysere variasjonsfaktoren i forhold til middelet i henhold til Cpk-formelen for å nå nivåer seks sigma.
Det ble oppnådd standarder for å arbeide i en styringsmodell for å effektivisere avlingsforvaltningen, ved å skifte kurven 0,24σ til venstre eller høyre definerer et forbedringsnivå innen 1% -kurven, har bestemt at for å oppnå Cpk-verdier på 1,5, som betyr, på seks sigma-nivåer, må variabiliteten være 0,1666666667 poeng fra gjennomsnittet.
INTRODUKSJON
Six Sigma er en arbeidsfilosofi og en forretningsstrategi, som er basert på tilnærmingen for å eliminere variabilitet i prosesser og oppnå et nivå av effektivitet. For eksempel reduksjon av syklustider, reduksjon av kostnader og noe veldig viktig, betydningsfulle effekter på organisasjonens økonomiske resultater.
Endringen i bruken av Six Sigma innebærer å erstatte den mekanistiske modellen der aktiviteter, innspill og teknologi tilordnes av en modell for kontinuerlig forbedring på jakt etter effektivitet i styring av ressurser, og setter bestemte mål kalt sigma nivåer.
Sigma (σ) er en statistisk parameter for spredning som uttrykker variabiliteten til et sett med verdier i forhold til dets middelverdi, slik at jo lavere sigma, desto lavere antall mangler. Sigma kvantifiserer spredningen av disse verdiene med hensyn til middelverdien og; angi derfor øvre og nedre kundespesifikasjonsgrenser i forhold til målsentralverdien. Jo lavere sigma, jo lavere er antallet av spesifikasjonsverdier, og derfor antall feil.
Et av hovedmålene med dette arbeidet er å måle produktive aktiviteter og innspill i forvaltningen av sukkerrørdyrking i Amatlán de los Reyes kommune, å definere sigma-nivåene som fungerer som indikatorer for økonomisk effektivitet og referanseparametere. for utvikling av nye teknologier.
DEFINERE
Identifisering av nøkkelprosessene for styring av sukkerrørdyrking; definisjon av produksjonsprosesser og monetær verdsettelse.
a- Prøven
En homogen prøve av tomter på 10 til 5 hektar med regnfôr under påvirkningsområdet fra Amatlán de los Reyes kommune med manuell avskjæring og belastning av høstetypen er definert på en slik måte at studien blir sett på som den enkleste forvaltningen av avlingen for tiden.
b- Undersøkelsesdesign
Med en rettet undersøkelse får vi informasjon som lar oss kjenne til prosessene, dette er hver av aktivitetene som utføres innen utnyttelsen; tid, utstyr, materialer, forsyninger, arbeid osv.
c- Bruk av undersøkelsene
En undersøkelse blir utført for hver produsent (hundre totalt), som skal besvares gjennom et regissert intervju. Varigheten er rundt tre uker.
d- Valg og validering av den representative prøven
Det store antallet regioner som utgjør sukkerrørets økosystem i den sentrale sonen i staten Veracruz, betyr at vi må velge et representativt utvalg av den totale befolkningen, som må valideres i henhold til de formål og omfang som er estimert for anvendelsen av seks sigma management metodikk, det vil si å ta hensyn til de enkleste og mest brukte elementene i avlingshåndtering (op. cit).
Karakterisering
Karakterisere atferden til prosessen gjennom et flytskjema, karakterisering av prosessvariablene.
a- Informasjonsadministrasjon med programvarestøtte (Microsoft Excel ®)
Alt informasjonsvolumet som innhentes med spørreskjemaene, må analyseres og tolkes korrekt. For dette er det praktisk å gruppere variablene etter felt og koder som tidligere er etablert i spørreskjemaene, på en måte som tillater behandling og statistisk tolkning av dem med støtte fra noe statistisk dataprogramvare.
b- Identifisering av variablene av størst betydning i prosessen ved hjelp av Pareto-diagrammet
Tallrike teknikker kan brukes til å analysere årsakene til variabilitet. De vanligste er: prosessflytanalyse, informasjonsstratifisering, Pareto-prinsippet, tilknytnings- og relasjonsdiagrammer, histogrammer / analyse av prosessegenskaper og andre enkle statistiske teknikker. Som et resultat av anvendelsen av disse teknikkene identifiseres de viktigste årsakene til å handle.
c. Tilbakemelding
Prestasjonene oppnådd med anvendelsen av vår modell vil ha liten verdi til fordel for orienteringen av opplæringen vår, hvis vi mener at vi med deres vurdering allerede har oppnådd suksess, det gjenstår å teoretisk verifisere innholdets sannhet (op. Cit.).
Optimalisering
Statistisk analysere dataene for å etablere seks sigmaforbedringsparametere, med utgangspunkt i det iboende faktum at det i hver prosess der et konkret produkt er oppnådd, er variasjoner i egenskapene til produktene avledet fra prosessen med å oppnå dem. I disse mediene er opprinnelsen til variasjonene klassifisert i to; årsakene til variasjon iboende i selve prosessen eller vanlige årsaker i systemet, og som bare kan påvirkes hvis det gjøres endringer i systemet, for eksempel valg av innganger, maskiner, verktøy, kultur, tradisjoner og på den annen side de spesielle årsakene som oppstår som hendelser til bestemte tider og under omstendigheter, noe som resulterer i betydelig variabilitet (op. cit.)
a- Beregning av gjennomsnitt og standardavvik for å lage den normale kurven for hver av de mest betydningsfulle variablene i produksjonsprosessen.
Oppretting av normalkurve for hver av variablene i henhold til formelen
b- Fastsettelse av grenser.
INTEGRERING
Standardiserer gjennom seks sigma-måling av kvalitetsparametrene i styringen av produksjonsprosessen. Six Sigma hjelper oss å kjenne til og forstå prosessene våre, på en slik måte at vi kan endre dem til et poeng av å redusere avfallet som genereres i dem. Dette vil gjenspeiles i reduksjon av kostnadene ved å gjøre ting, sikre effektivitet i forvaltningen av ressursene uten å måtte redusere fortjenesten eller uten å måtte redusere kostnadene for å gjøre ting bra, hvis ikke ved å eliminere kostnader forbundet med feil eller avfall eller variasjon (op. cit.)
DEFINISJON AV VARIABLER
Økonomiske variabler som forstyrrer etableringen av avlingen.
- Undergrunn (X1).- Uavhengig variabel som representerer handlingen for å løsne jordlaget og skape en passende overflate for såing. Kryp (X2).- Uavhengig variabel som representerer handlingen med å homogenisere og knuse jordlaget. X3).- Uavhengig variabel som representerer handlingen med å utarbeide sin egen grøft for innkvartering av frøet og innretningen av anlegget for riktig forvaltning, en økonomisk viktig aktivitet som favoriserer utvikling av aktiviteter rettet mot effektiv og praktisk styring av kulturelle aktiviteter Seed (X4).- Uavhengig variabel som representerer plantematerialet som skal brukes som en trigger for befolkningsutviklingen av individer med sine egne egenskaper som passer til agro-økosystemet så vel som agro-industrielle egenskaper som er gunstige for prosessene og utførelsen (X5). - Uavhengig variabel som refererer til handling som kreves av mennesket for utvikling av aktiviteter.
Økonomiske variabler som forstyrrer ledelsen i Soca
- Første befruktning (X6).- Uavhengig variabel som representerer handlingen med å påføre næringsstoffer på avlingen for å favorisere plantens utvikling. Andre befruktning (X7).- Trunk (X8).- Uavhengig variabel som representerer trimmingen. på bakkenivå den delen av stokk som blir igjen etter høsting. Ugras (X9).- Uavhengig variabel som representerer handlingen med å skape et kutt til vintreet etter høstingen for å justere plantelinjen, rive av skadede fraksjoner av belastning og favorisering av rotutvikling. Fordi (X10).- Uavhengig variabel som representerer handlingen for å bringe jord til belastningen, og favorisere plantens næring så vel som rotsystemets grep.
Økonomiske variabler som forstyrrer fytosanitær styring
- Manuell kontroll av ugras (X11).- Uavhengig variabel som representerer handlingen for å unngå konkurranse fra fremmed plantemateriale til hovedavlingen med fysiske midler Kjemisk kontroll av ugras (X11).- Uavhengig variabel som representerer handlingen for å unngå konkurranse fra plantemateriale fremmed for hovedavlingen med kjemiske midler Skadedyrkontroll (X12).- Uavhengig variabel som representerer handlingen for å eliminere eller kontrollere levende organismer som forsinker eller hemmer utviklingen av avlingen eller overfører sykdommer Sykdomskontroll (X13). Uavhengig variabel som representerer handlingen for å eliminere eller kontrollere levende organismer (virus, sopp eller bakterier) som forsinker eller hemmer utviklingen av kulturen.
Økonomiske variabler som forstyrrer høsten.
- Manuell høsting (X14).- Uavhengig variabel som representerer handlingen for å løfte produktet i feltet ved å bruke kun menneskelig kraft Mekanisert høsting (X14).- Uavhengig variabel som representerer handlingen for å løfte produktet i feltet ved å bruke spesialutstyr for å for dette formålet Semi-manuell høsting (X14).- Uavhengig variabel som representerer handlingen for å løfte produktet i felt ved å bruke kombinasjonen av menneskelig styrke og spesialutstyr Freight (X15).- Uavhengig variabel som refererer til transportkostnadene fra produktet fra feltet til fabrikken.
Økonomiske variabler som forstyrrer faste kostnader.
- Irrigasjon (X16).- Uavhengig variabel som representerer handlingen med å inkorporere vann i avlingen på ikke-naturlige måter. Jordtype (X17).- Uavhengig variabel som representerer basismaterialet til avlingens ernæringsmessige og mekaniske næring. Pris Landleie (X18).- Uavhengig variabel som representerer kostnadene for landet for bruk av fysisk plass og dens kapasiteter for utvikling av avlingen og dens styring Avstand fra føderal motorvei (X19).- Uavhengig variabel som representerer den strategiske beliggenheten mht. måter å kommunisere på
Økonomisk variabel som uttrykker effektivitet i avlingsforvaltningen.
Utbytte (Y).- Avhengig variabel som representerer volumet av avlingsproduksjon i tonn per hektar.
Uttrykk.- Y = f (X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8,, X9X10, X11, X113, X14, X15, X16, X17, X18, X19…
SPØRRESKJEMA
Figur. Registreringsskjema for undersøkelse.
Diskusjon av resultatene
Forvaltningen av dyrking av sukkerrør har i utgangspunktet fokusert på fire grunnleggende prosesser; ugrasbekjempelse, befruktning og bekjempelse av skadedyr og / eller sykdommer.
Arbeid som avkjøring og manuell luke, som er aktivitetene som krever størst arbeidskraftbehov, har sluttet å utføres Figur 8.1.
85% av utgiftene akkumuleres ved gjødsling, høsting og fraktvirksomhet; Andre utgifter bestemmes av prosentandelen av kostnadene for aktiviteter som representerer forpliktelser ervervet før bruket, i tillegg til forsikringsavgift og støtte til bondegruppen.
Bilde. Gjennomsnittlig kostnad per hektar og aktivitet.
| Overskrift | Gjennomsnittlig kostnad / ha. | % Deltakelse | akkumulert |
| Fert. Trippel 17 | 8.380,00 dollar | 36,68% | 36,68% |
| Innhøsting | 4.916,29 dollar | 21.52% | 58.20% |
| Andre utgifter | $ 3,837,87 | 16,80% | 75.00% |
| Frakt | 2.512,86 dollar | 11,00% | 85,99% |
| Fert. urea | 1.500,00 dollar | 6,57% | 92,56% |
| Urt. Smal blad | 490,80 dollar | 2,15% | 94,71% |
| Ugressmiddelapplikasjon | $ 300,00 | 1,31% | 96,02% |
| Bruk av plantevernmidler | $ 300,00 | 1,31% | 97,33% |
| plantevernmiddel | 206,55 dollar | 0,90% | 98,24% |
| Fert. urea påføring | $ 150,00 | 0,66% | 98,89% |
| Fert. trippel 17 app | 148,00 dollar | 0,65% | 99,54% |
| Urt. Bredt blad | 104,51 dollar | 0,46% | 100,00% |
| 22 846,88 dollar | 100% |
Figur. Pareto diagram over gjennomsnittlig kostnad per hektar og deltakelse for hver aktivitet.
De økonomiske og sosiale forholdene gjør forvaltningen av avlingen veldig spredt, selv om homogene forhold er valgt, som vist i tabell 8.1, er 85% av variasjonen i utgangspunktet inneholdt i 2 elementer; befruktning og høsting, alle prosesser er utenfor sentrum, som vist med effektivitetsnivået Cpk at for et effektivitetsnivå må dette være 1,5; Ved befruktning med trippel 17 observeres et veldig høyt positivt standardavvik, dette indikerer anvendelser av høye doser, tvert imot observeres ureagjødselstabellen 8.3, for effektivitetsnivået Cpk mindre enn 1 vi er oppnår 0,27% av manglene.
Bilde. Kostnadsstandardavviksfordeling
| Overskrift | Standardavvik | % Deltakelse | % Akkumulert |
| Gjødsel 17-17-17 | 4.047,15 dollar | 45.70% | 45.70% |
| Urea gjødsel | $ 2.435,01 | 27.50% | 73,20% |
| Innhøsting | 629,69 dollar | 7,11% | 80,31% |
| Smalt bladherbicid | 497,41 dollar | 5,62% | 85,93% |
| Andre utgifter | 491,57 dollar | 5,55% | 91,48% |
| Frakt | 321,85 dollar | 3,63% | 95,12% |
| Plantevernmidler | 155,33 dollar | 1,75% | 96,87% |
| Ugressmiddel med bredbladet blad | 96,73 dollar | 1,09% | 97,96% |
| Ugressmiddelarbeid | 60,03 dollar | 0,68% | 98,64% |
| Pesticidarbeid | 60,03 dollar | 0,68% | 99,32% |
| Labor T17 | 31,40 dollar | 0,35% | 99,67% |
| Urea utførelse | 29,06 dollar | 0,33% | 100,00% |
| 8 855,26 dollar |
Figur. Pareto diagram prosentvis fordeling av standardavvik.
Bilde. Effektiv kapasitet og standardavvik på hver side av kurven.
| Overskrift | CPK | - σ | σ | |
| Trippelgjødsel 17 | 0,36 | 1,39 | 3,06 | |
| Urea gjødsel | 0,07 | 2,67 | 1,44 | |
| Trippelapp 17 | 0,51 | 1,66 | 7,90 | |
| Urea utførelse | 0,57 | 1,72 | 8,60 | |
| Ugressmiddel med bredbladet blad | 0,28 | 3,94 | 1.14 | |
| Smalt blad herbicid | 0,44 | 1,33 | 4,21 | |
| Ugressmiddelapplikasjon | 0,56 | 1,67 | 8,33 | |
| Plantevernmidler | 0,16 | 2,85 | 2,17 | |
| Bruk av plantevernmidler | 0,56 | 1,67 | 8,33 |
JUSTERING AV VARIASJONEN FOR Å NÅ SIGMA-EFFEKTIVnivåer
befruktning
Trippel 17-befruktning for dyrking av sukkerrør i studieområdet; presenterer en gjennomsnittlig kostnad per hektar på 8 880,00 dollar, med et standardavvik på 4 047,15 dollar, er oppførselen uttrykt i figur 8.3. Den nedre grense 1,39 og øvre grense 3,06 betegner ineffektivitet som indikert med Cpk-verdien 0,36.
Området som er inkludert i den negative grensen, (venstre hale) mot der vi ønsker å forskyve kurven, figur 8.1.1.2, for å optimalisere prosessen med utvikling av teknologi og / eller implementering av et forbedringsprogram, representerer en forskyvning på 0.23σ, som i kurven betyr et område på 1,00%, i henhold til formelen formulert 3σ 2 + σ- $ 8,380,00, for prosessen som skal sentreres i henhold til seks sigma-nivåer, må den ha en variabilitet på 0.166666667 poeng fra gjennomsnittet, og dermed har vi at for å nå Cpk-nivå bør prosessen ha en variabilitet på $ 1,396,67.
Påføringen av trippelgjødsel 17 presenterer en gjennomsnittlig kostnad per hektar på $ 148,00, med et standardavvik på $ 31,40.
Figur. Gjødslingsapplikasjonsatferd.
I dette tilfellet må kurven skifte med 0,24σ, som representerer et område i kurven på 0,92%, det vil si at ved teknologisk og / eller prosessinnovasjon vil den ha en statistisk forskjell som betyr mindre enn 1%, i henhold til uttrykket 3σ 2 + σ- $ 148,00, for å oppnå seks sigma-nivåer, må prosessen ha en variasjon på 0.166666667 poeng fra gjennomsnittet.
Bilde. Beregning av området under normalkurven, tredobbelt befruktning 17.
Befruktning med urea har en gjennomsnittlig kostnad per hektar på $ 1.500,00, med et standardavvik på $ 2.435.01, for tilfellet observerer vi en høyere konsentrasjon mot venstre hale på kurven.
Bilde. Beregning av området under den normale kurven for ureagjødsel.
Å skifte 0,23σ til høyre betyr 1,00% av arealet på kurven, men i dette tilfellet; Det skal være i betydningen å fremme bruken av de anbefalte dosene, eller, hvor det er relevant, utvikle en mer økonomisk kilde som fremmer dens intensive bruk. I følge uttrykket 3σ 2 + σ- $ 1.500,00, må variasjonen for å oppnå seks sigma-nivåer være 0.166666667 poeng fra gjennomsnittet.
Arbeidet med påføring av ureagjødsel i sukkerrør; presenterer en gjennomsnittlig kostnad per hektar på $ 150,00, med et standardavvik på $ 29,06.
Bilde. Beregning av området under normal kurve for påføring av ureagjødsel.
Området som er inkludert i den negative grensen (venstre hale), mot der vi ønsker å flytte kurven, representerer 0,23σ, som i kurven betyr et område på 0,96%, det vil si i effektiv forvaltning av ressursene, eller i utviklingen av en teknologi som erstatter arbeidskraft med urea, bør den være billigere med 0,23σ og få en betydelig statistisk forskjell når det gjelder kostnadene for produktet; I følge uttrykket 3σ 2 + σ- $ 150,00 oppnås seks sigma-nivået ved å ha en variasjon på 0.166666667 poeng fra gjennomsnittet.
Weeds
Gjennomsnittlig kostnad per hektar med smalbladsgrøtkontroll i studieområdet; er $ 490,80, med et standardavvik på $ 497,41, er oppførselen uttrykt i figuren.
Cpk-nivåene betegner et skifte mot venstre hale på kurven; å skifte kurve 0,23σ i kurven representerer området 1,00%, det vil si i effektiv forvaltning av ressursen, eller i utviklingen av en teknologi som erstatter kontrollen med smalbladete ugras, må det være billigere med 0,23σ; noe som vil bety å ha en meget betydelig statistisk forskjell i kostnadene for produktet eller aktiviteten. I henhold til ligningen 3σ 2 + σ- $ 490,80; For å oppnå seks sigma-nivåer, må variasjonen være 0.166666667 poeng fra gjennomsnittet.
Den gjennomsnittlige kostnaden per hektar med bredbladet ugrasbekjempelse i studieområdet er $ 104,51; Med et standardavvik på $ 96,73 kommer denne oppførselen til uttrykk i figuren.
Skift kurven 0,23σ; representerer forskyvning av kurven til et område på 1,00%, det vil si i effektiv styring av ressursen, eller i utviklingen av en teknologi som erstatter kontrollen av bredbladete ugras, må det være billigere med 0,23σ for å oppnå en betydelig statistisk forskjell mht. til bekostning av produktet. De seks sigma-nivåene i henhold til ligningen 3σ 2 + σ $ 104.51, må være 0.166666667 poeng fra gjennomsnittet.
Gjennomsnittlig kostnad per hektar for påføring av ugressmidler i studieområdet er $ 300,00, med et standardavvik på $ 60,03, figur 8.9.
Området innenfor den negative grensen; Hvor vi vil skifte kurve 0,23σ, betyr det et område på 0,94%, dette er i effektiv styring av ressurser, eller i utviklingen av en teknologi som erstatter arbeidskraft i ugrasbekjempelse, må den være billigere med 0,23 σ, for å få en statistisk signifikant forskjell angående arbeidskostnadene. I følge uttrykket 3σ 2 + σ- $ 300,00, for å oppnå seks sigma-nivåer, må det være 0.166666667 poeng fra gjennomsnittet
8.1.3 Skadedyr
Gjennomsnittlig kostnad per hektar bruk av plantevernmidler i studieområdet; er $ 206,55, med et standardavvik på $ 155,33, er oppførselen uttrykt i figuren.
Området inkludert i den negative grensen for kurven som vi ønsker å skifte 0.23σ; som i kurven betyr et område på 0,99%, det vil si i effektiv styring av ressurser, eller i utviklingen av en ny teknologi, må det ligge 0,23σ under gjennomsnittet for å oppnå en betydelig statistisk forskjell. For å oppnå seks sigma-nivåer i henhold til uttrykket 3σ 2 + σ- $ 206.55., Må det være 0.166666667 poeng fra gjennomsnittet, Gjennomsnittlig kostnad per hektar for påføring av plantevernmidler i studieområdet er $ 300,00; Med et standardavvik på $ 60,03 kommer denne oppførselen til uttrykk i figuren.
Området som er inkludert i den negative grensen, som vi vil forskyve kurven med 0,23σ, som i kurven representerer et område på 0,98%, dette er i effektiv styring av ressurser, eller i utviklingen av en teknologi som erstatter hånden arbeide med ugrasbekjempelse; det må være billigere med 0,23σ, for å oppnå en statistisk signifikant forskjell i arbeidskraftskostnader. For å oppnå seks sigma-nivåer i henhold til uttrykket 3σ 2 + σ- $ 300.00, må de ligge 0.166666667 poeng fra gjennomsnittet
Totalkostnad
Gjennomsnittlig kostnad er $ 22.723,51 per hektar, med et standardavvik på $ 610.02, er oppførselen uttrykt i figur 8.12.
Å skifte gjennomsnitt 0,23σ til venstre representerer et område på 1,00% på kurven, det vil si i effektiv styring av ressurser, eller i utvikling av en teknologi som påvirker de totale kostnadene for sukkerrørproduksjon.
For å oppnå sigma-nivåer i henhold til uttrykket 3σ 2 + σ- $ 22.723.5, må variasjonen være 0.166666667 poeng fra gjennomsnittet.
IX KONKLUSJONER
De seks sigma-metodene har basert sin anvendelse i det industrielle området der prosessene kan kalibreres, der variasjonen er mindre, i tilfelle at vi har å gjøre med produksjonsprosessen er utsatt for større variasjoner siden produksjonen i et agro-økosystem samhandler En rekke små kontrollerbare faktorer, slik at utviklingen av beregningene av området under normalkurven ikke benyttet den normale normalkurven, men for hvert tilfelle ble området for hver kurve beregnet.
Det har blitt definert som et sigma nivå av effektivitet eller ytelse i ressursstyring på 0,24σ; Med andre ord, i en produksjonsprosess, for at ytelsen skal være betydningsfull med hensyn til kostnader, må den være mindre enn utgiftene som utøves av 0,24 standardavvik eller større.
På den annen side ble det observert at for å etablere sigma-nivåer; den gjennomsnittlige variasjonen som må eksistere i forhold til gjennomsnittet, må være 0.166666667 poeng fra den.
Ved inntekt fra produksjon per hektar; Dette gir samme effektivitetsnivå i 0,24,, derfor er enhver forbedring eller teknologi inkludert i produksjonsprosessen, den må forbedre inntektene med 0,24 ganger standardavviket.
Metodikken setter retningslinjer for utvikling av nye teknologier; For saken som presenteres er det ikke nok å innlemme en ny teknologi i produksjonsprosessen, men den må ha sigmaeffektivitetsnivåer; når det gjelder å spare ressurser eller generere dem.
XI BIBLIOGRAFI
- Álvarez, DA 1997. Stoffet lager sukkeret. Canaveral magazine, vol. 2 nr. 1. januar - mars. Havana. s. 16 - 21. Álvarez, DA 1999. Uønskede planter: den andre store skaden på landbruksutbyttet. cañaveral, vol. 5 nr. 3. Havana, Cuba. s. 2 - 8. National Academy of Sciences 1993. Skadelige planter og hvordan de skal bekjempes, 2.. Revidert og utvidet utgave. Vol. Editora Limusa. Mexico. s. 93 - 106.Carino GR 2002. Six Sigma og kapasiteten til prosessen i prosjekter, Teknologiske trender. IIE Mexico Bulletin Castro, GM et. til. 2001. Planteproduksjon, Sukkerrør, Tecnológico de Monterrey, Querétaro campus. http://www.qro.itesm.mx/agronomia2/extensivos/ CCanaIndicedecultivo.htm # Ca% F1adeazucarChinea, MA Rodríguez, LE Sykdommer i sukkerrør 100 s. Cock, MJ 1995. Biologisk kontroll av ugress. FAO Roma. s. 164-172.Crespo, LR 1998. Omfattende håndtering av sukkerrør-agrosystemer. Brukerinformasjon. Notater fra mastergraden i sukkerrør. FCBA - UV. Cordoba, Veracruz. 151 P. Cuéllar, AIA, R. Villegas, ME De León og H. Pérez., 2001. Manual for befruktning av sukkerrør på Cuba. Ed. PUBLINICA, Havanna. 127 s.Cuéllar, IA, León, OME, Gómez, RA, Piñón, GO, Villegas, DR og Santana, I., 2003. Sukkerrør, bærekraftsparadigme. Ed. PUBLINIKA. Havana. 175 P. Chowdhury, Up. 2003. Six Sigma utvikler seg som den amerikanske bilindustriens mantra for å vinne kundens hjerte på kvalitet. Handling LINE Magasinet til bilindustrien Action Group Jan / Feb 2003De Jesús M., A. 1997. Advances in the Selection of Variants in Ingenios del CAZE. Sammendrag av presentasjonen presentert på XX National Convention of ATAM. Veracruz, Ver.ECC År 1 nr. 13 november 2001. The Six of Six Sigma. Ledere i Consulting and Training® Ferreiro O. 2003 Metodologier for kontroll og forbedring av prosesser. Alberto Hurtado University, Santiago, Chile. http://www.dictuc.cl/ucyc/AulaVirtual/DGC09/Modulo11OF/M%C3%A9todos%20para%20el%20Co ntrol% 20y% 20Mejoramiento% 20de% 20Procesos.docFlores, CS 1995 Agricultureura Cañera. CNIAA. Jobbtilbud. Cytcaña Mexico. 31 s. Garcia, kap. LR 1997. Den meksikanske agroindustrien foran åpningen av CIESTAAM. Chapingo Autonomous University, Mexico. s. 7-27. Garza, K.; Acosta E. 2004 distribusjon av seks sigma for å styrke implementeringen av den internasjonale standarden iso http://6sigma.mty.itesm.mx/Publicaciones/ISO6S.pdf.1996. Topografisk diagram 1: 50000. Córdoba E 14857. Aguascaliente, Ags. Mexico.Nasjonalt institutt for sukkerrørforskning (INICA). City of Havana, Cuba, 1994. (1982). Teknisk rapport om sukkerrør. Balsas-regionen, Mexico. s. 27 - 42.León, M. 2004. Six sigma - mot et nytt paradigme i ledelse. http://www.gestiopolis.com/recursos/documentos/fulldocs/ger1/pa rassiglefco.htm.Lopez G. 2002. Metodikk 6 sigma industriell kvalitet. Autonomous University of Baja California, México.Márquez, G. 25. oktober 2001. Endringen: Forbedret produktivitet. Ledere i rådgivning og opplæring ®.Martín, OJR; G. Galvez; R. of Arms; E. Espinoza; R. Vigoa og A. León. 1987. Sukkerrør på Cuba. Scientific-Technical Ed., Havana. 612 p.Mercado, RE og RM Marín 2000. Sukkerrørdyrking i delstatene Veracruz og Tabasco, nåværende situasjon og perspektiver.SIGOLFO-PRODUCE Forum Formulering av omfattende prosjekter for landbruks-, skogbruk- og havbrukssektoren Milanese, RN, Gómez, JI, Castillo, MA Y Aguilar, RN, 2003. Estimater, kvalitet og bruk av derivater av sukkerrør. FCBA-UV. Mestring av sukkerrør. Brosjyre 58 p.Milanés, RN, Gómez, JI, Castillo, MA Y Aguilar, RN, 2003. Estimater, kvalitet og bruk av sukkerrørderivater. FCBA-UV. Mestring av sukkerrør. Hefte 58 s. Morales, MD (1983). Ugress og deres kamp. IMPA, Mexico. s. 9 - 25. Kontoret for regjeringsprogrammet. 2002. Regjeringen i delstaten Veracruz - Amatlán de los kommune http://www.amatlandelosreyes.gob.mx/.Ordoñez, BP 2000. Studie av ugras i forskjellige miljøer av sukkerrør (saccharam spp) i Ingenio San Miguelito, Veracruz Mexico.Oppgave om å oppnå graden master i naturvitenskap. FCBA - UV. Cordoba, Veracruz. 123 P. Reyes, AP 2002. Lean Manufacturing og Six Sigma i meksikanske selskaper: erfaringer og refleksjoner. Regnskaps- og administrasjonsmagasin nr. 205, april - juni 2002. http://www.ejournal.unam.mx/rca/205/RCA20505.pdf Shenk, MD 1979. Weed. Fremdriftsrapport for kontrollprogram. Oregon State University / CATIE Turrialba Costa Rica. 127 p. Søm, PE Kvalitet etter design. Handlingslinje magasinet til bilindustrien. Handlingsgruppe mai 1998, Xavier Tort-Martorell Llabrés. 2003. Six sigma: En modell som baserer beslutninger på data. 27. nasjonale kongress for statistikk i operasjonsforskning. Lleida 8. - 11. april 2003. Spania.Zaragoza, ca. 1999. Utvalg for forebygging av ugressmiddelresistens. Plantevernstjeneste. Ordfører Rovira.Madrid Spania.
